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航空发动机关键零部件螺栓松动早期智能检测方法研究
1
作者
秦海勤
秦敏
+3 位作者
李文路
赵纬
刘坤
王金瑞
《振动与冲击》
北大核心
2025年第19期273-280,共8页
针对航空发动机关键零部件的螺栓松动检测存在的螺栓松动机理模型复杂难建立、松动早期难识别以及非线性和非平稳特性的信号特征难提取等问题,提出一种基于深度学习的螺栓松动早期智能检测方法。首先,批量归一化对数据的使得所建立的批...
针对航空发动机关键零部件的螺栓松动检测存在的螺栓松动机理模型复杂难建立、松动早期难识别以及非线性和非平稳特性的信号特征难提取等问题,提出一种基于深度学习的螺栓松动早期智能检测方法。首先,批量归一化对数据的使得所建立的批量归一化堆叠自动编码器(BNSAEs)模型收敛速度更快,模型易建立且有效;其次,直接根据振动响应信号进行螺栓松动的智能识别,不仅保留了数据的原始特征且无需复杂模型的计算,松动易识别且信号特征易提取;最后,以两种航空发动机关键零部件常用的螺栓连接结构为例验证了所提方法的有效性。
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关键词
螺栓松动
早期智能监测
深度学习
批置归一化堆叠自动编码器(
bnsaes
)
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职称材料
基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警
被引量：
21
2
作者
李晓彬
牛玉广
+2 位作者
葛维春
罗桓桓
周桂平
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期39-47,共9页
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。该方法以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系...
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。该方法以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明该方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。
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关键词
堆叠自编码网络
批标准化
网络性能优化
电站辅机
故障预警
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职称材料
基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警
被引量：
2
3
作者
李晓彬
牛玉广
+2 位作者
葛维春
罗桓桓
周桂平
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期55-63,共9页
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时...
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明所提方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。
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关键词
堆叠自编码网络
批标准化
网络性能优化
电站辅机
故障预警
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职称材料
题名
航空发动机关键零部件螺栓松动早期智能检测方法研究
1
作者
秦海勤
秦敏
李文路
赵纬
刘坤
王金瑞
机构
海军航空大学青岛校区
中国人民解放军
山东科技大学机械电子工程学院
出处
《振动与冲击》
北大核心
2025年第19期273-280,共8页
文摘
针对航空发动机关键零部件的螺栓松动检测存在的螺栓松动机理模型复杂难建立、松动早期难识别以及非线性和非平稳特性的信号特征难提取等问题,提出一种基于深度学习的螺栓松动早期智能检测方法。首先,批量归一化对数据的使得所建立的批量归一化堆叠自动编码器(BNSAEs)模型收敛速度更快,模型易建立且有效;其次,直接根据振动响应信号进行螺栓松动的智能识别,不仅保留了数据的原始特征且无需复杂模型的计算,松动易识别且信号特征易提取;最后,以两种航空发动机关键零部件常用的螺栓连接结构为例验证了所提方法的有效性。
关键词
螺栓松动
早期智能监测
深度学习
批置归一化堆叠自动编码器(
bnsaes
)
Keywords
bolts loosening
early intelligent monitoring
deep learning
batch
normalized
stacked
autoencoders
(
bnsaes
)
分类号
TH113.1 [机械工程—机械设计及理论]
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职称材料
题名
基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警
被引量：
21
2
作者
李晓彬
牛玉广
葛维春
罗桓桓
周桂平
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
国网辽宁省电力有限公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期39-47,共9页
基金
国家重点研发计划(2017YFB0902100)项目资助
文摘
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。该方法以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明该方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。
关键词
堆叠自编码网络
批标准化
网络性能优化
电站辅机
故障预警
Keywords
stacked
autoencoder network
batch
normalization
network performance optimization
auxiliary engine of power plant
early fault warning
分类号
TM621 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警
被引量：
2
3
作者
李晓彬
牛玉广
葛维春
罗桓桓
周桂平
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
国网辽宁省电力有限公司
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期55-63,共9页
基金
国家重点研发计划(2017YFB0902100)资助项目
文摘
为了提高对辅机故障的事前预知能力,结合深度学习中非监督学习方法的优势,提出基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警方法。以辅机的历史正常数据为训练集,利用堆叠自编码(SAE)网络的非线性表达能力表示辅机各变量之间的关系,同时引入批标准化(BN)算法优化网络性能。对于输入的观测向量,SAE网络给出相应的重构向量。构造基于融合距离的相似度表示观测向量与重构向量间的偏差,当辅机开始偏离正常状态时,观测值与重构值偏差增大,相似度下降至预警阈值即表明设备出现故障。分别利用某热电机组中速磨煤机的正常数据与故障数据进行测试与验证,结果显示引入BN算法的SAE网络具有更低的重构误差,同时能够在磨煤机跳闸前做出预警,表明所提方法可对辅机故障进行有效预警,具有一定的工程应用价值。
关键词
堆叠自编码网络
批标准化
网络性能优化
电站辅机
故障预警
Keywords
stacked
autoencoder network
batch
normalization
network performance optimization
auxiliary equipment of power plant
fault warning
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
航空发动机关键零部件螺栓松动早期智能检测方法研究
秦海勤
秦敏
李文路
赵纬
刘坤
王金瑞
《振动与冲击》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警
李晓彬
牛玉广
葛维春
罗桓桓
周桂平
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
21
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进堆叠自编码网络的电站辅机故障预警
李晓彬
牛玉广
葛维春
罗桓桓
周桂平
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
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